过载和攻击时间约束下的非线性最优制导方法

考虑导弹过载受限条件下,对以期望时间为攻击目标的非线性最优制导问题进行了研究。首先,建立了非线性最优制导问题的理论模型,基于庞特里亚金极大值原理和饱和函数方法建立了最优轨迹的最优性条件。其次,根据最优性条件和哈密尔顿轨迹参数化方法,建立了最优轨迹的参数化微分方程组,使得通过数值积分即可生成从飞行状态到最优制导指令映射关系的数据集。然后,通过前馈神经网络对上述映射关系进行近似,实现了非线性最优制导指令的毫秒量级实时生成。最后,通过数值仿真验证了所提非线性最优制导指令生成方法的有效性。

基于粒子群算法的正交条件非线性最优扰动求解

在已有的条件非线性最优扰动计算方法中,利用粒子群智能优化算法设计了求解正交条件非线性最优扰动的算法,并在Lorenz96模式中求解了正交条件非线性最优扰动。与传统方法进行对比,求解出了2类具有负相关性的条件非线性最优扰动,并且求解了全局条件非线性最优扰动所对应的正交条件非线性最优扰动。

基于线性最优控制理论的励磁系统的设计及仿真

发电机励磁系统对远距离输电系统的稳定性有很大影响。本文基于单机无穷大系统的线性化模型,结合线性最优控制理论建立了最优励磁控制器用的系统状态方程,求出线性最优励磁控制电力系统稳定器,用MATLAB仿真软件在单机无穷大系统两种不同的运行状态下进行仿真,仿真结果表明无论是小扰动还是大扰动,最优励磁控制都具备了良好的电压性能,且给出了比AVR+PSS更强的阻尼,表现出良好的动态特性。

葛洲坝二江电厂线性最优励磁控制器建模及参数优化

葛洲坝二江电厂线性最优励磁控制器以最优控制理论为基础,以机端电压、发电机有功出力和机端电量频率为状态量,以机组励磁电压为控制量。针对反馈增益的选择问题,在运用试探法进行仿真计算的基础上,从机组运行工况、转速测量和现场干扰等方面讨论了反馈增益的选择原则。仿真计算和现场试验表明,所提出的模型和最优反馈增益是正确的,对提高华中电网的电压稳定水平是有益的,可以减少切负荷量。

条件非线性最优扰动方法在适应性观测研究中的初步应用

针对适应性观测中敏感性区域的确定问题,考虑初始误差对预报结果的影响,比较了条件非线性最优扰动(CNOP)与第一线性奇异向量(FSV)在两个降水个例中的空间结构的差异,考察了它们总能量范数随时间发展演变的异同。结合敏感性试验的分析,揭示了预报结果对CNOP类型的初始误差的敏感性要大于对FSV类型的初始误差的敏感性,因而减少初值中CNOP类型误差的振幅比减少FSV类型的收益要大。这一结果表明可以把CNOP方法应用于适应性观测来识别大气的敏感区。关于将CNOP方法有效地应用于适应性观测所面临的挑战及需要采取的对策等也进行了讨论。

条件非线性最优扰动在热带气旋调控减灾中的应用初探

为主动减小热带气旋灾害,给将来热带气旋调控的工程实践奠定理论基础。从RossHoffman对热带气旋调控减灾的研究出发,引出了作为非线性最优控制技术的四维变分天气控制版本。简要介绍了条件非线性最优扰动(CNOP)的概念,在此基础上,重点介绍了CNOP方法与四维变分方法相比改进方面的主要应用,它可以利用控制过程中的观测数据,从而在天气控制方面优于四维变分技术。进一步研究了CNOP在热带气旋控制中的另外两个应用,即对初始扰动发展为热带气旋的反演以及利用CNOP寻求产生最大垂直风切变的扰动。新的非线性最优控制技术可称为"非线性最优强迫变分(NOFV)"或"非线性最优强迫扰动(NOFP)"方法,它可以使控制尽可能接近观测。研究表明,CNOP方法在热带气旋调控减灾中大有用武之地。

基于多级线性最优方法的多频段直流附加阻尼控制器设计

通过总体最小二乘-旋转不变技术辨识出系统振荡模式和降阶模型,对应系统的不同振荡模式,利用巴特沃斯带通滤波器将控制器分解为多个频段,基于多级线性最优方法控制和阿克曼公式,设计出带状态观测器的多频段高压直流附加阻尼控制器,为不同频段的振荡模式提供阻尼,实现同时抑制低频振荡和次同步振荡的功能。同时,在PSCAD实际系统中进行了仿真实验,并对比线性二次型最优控制和比例积分控制,证明了本文所设计控制器的有效性和鲁棒性,对于工程实践具有一定意义。

基于非线性最优目标函数的红外云图台风中心自动定位

台风中心的自动定位对于灾害性天气预测具有重要意义。针对台风云系在云图中分布的不确定性和多变性,利用主特征向量提取方法实现了台风云系的客观描述;在此基础之上,根据台风密闭云区在云图中呈圆形的几何特性,构建了台风中心自动定位的非线性最优目标函数;因该目标函数的导数不易求取,利用生物遗传算法,求得了台风中心位置的最优数值解,有效地实现了台风中心的自动定位。多个台风中心定位仿真结果表明,该方法能够实现有眼和无眼台风的自动定位,并且理论可靠、实用性强、定位精度高。

一种求解条件非线性最优扰动的快速算法及其在台风目标观测中的初步检验

条件非线性最优扰动(CNOP)是Mu等2003年提出的一个新的理论方法,它是线性奇异向量在非线性情形的推广,克服了线性奇异向量不能代表非线性系统最快发展扰动的缺陷,成为非线性系统可预报性和敏感性等研究新的有效工具。然而,由于以往CNOP的求解需要采用伴随技术,计算量相当巨大,限制了该方法的推广应用。为了克服这一困难,本文基于经验正交分解(EOF),提出了一种求解CNOP的快速算法,利用GRAPES区域业务预报模式实现了 CNOP快速计算,并在台风"麦莎"的目标观测研究中得到初步检验,通过观测系统模拟实验(OSSE)检验了该方法确定敏感性区域(瞄准区)的有效性和可行性。试验结果表明,用快速算法求解的CNOP,其净能量随时间快速地发展,而且发展呈非线性。在台风"麦莎"个例的目标观测试验中,用快速算法得到的预报时间为24 h的CNOP可以有效地识别瞄准区,并通过瞄准区内初值的改善,可明显减少目标区域(检验区)内24 h累计降水预报误差。尤其,累计降水预报的这种改进效果能够延伸到更长时间(如72 h),尽管检验时间是设在第24小时。进一步分析发现,24 h累计降水预报误差的减少是通过利用瞄准区内改善的初值改进初始时刻台风暖心结构、高空相对涡度以及水汽条件等而得以实现的。

基于条件非线性最优扰动的目标观测中瞄准区不同引导性变量的影响试验研究

基于GRAPES区域业务预报模式,采用一种快速算法计算出来的条件非线性最优扰动对实际台风个例麦莎(No.0509)开展了目标观测研究,应用数值模式,进行一系列的敏感性试验,讨论了与目标观测设计相关的一些问题,包括确定瞄准区时使用不同的引导性变量对目标观测效果的影响、及瞄准区范围变化对预报效果的影响。文中分别以提高麦莎在检验区(20.125°—35.3125°N,116.8125°—129.75°E)内的24 h海平面气压预报和24 h累积降水量预报为目的,基于条件非线性最优扰动使用了3种不同的引导性变量寻找敏感区(又称瞄准区),对这些敏感区的分布特点和有效性进行了比较和讨论。试验结果表明,在使用的3种引导性变量中,用不同的引导性变量识别的敏感区是有差别的,总体上说,文中使用的3种引导性变量识别的瞄准区对提高预报都是有效的,特别是第2和第3种的效果更好些,且两者识别的瞄准区常显示出类似的特点。文中进一步针对检验区内24 h累积降水量预报误差问题,将前面确定的瞄准区范围扩大相同的幅度,讨论瞄准区范围变化对改进预报的影响。试验结果表明,增加瞄准格点数,有可能使预报效果得到改善,但是试验结果同时也暗示了单纯靠扩大瞄准区的范围未必一定能减小预报误差,这与不同的引导性变量对瞄准区范围大小的敏感性不同有关。

条件非线性最优扰动法在大气与海洋目标观测研究中的应用

对近年来用条件非线性最优扰动法研究大气与海洋目标观测问题的部分工作进行了总结,主要涉及厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件、黑潮路径变异事件以及阻塞事件。通过研究这些事件发生的最优前期征兆(OPR)和最快增长初始误差(OGE),发现这些事件的最优前期征兆和最快增长初始误差分别具有空间的高度相似性及其伴随的局地性特征。理想回报试验表明,如果在ENSO事件和黑潮路径变异事件的最快增长初始误差和最优前期征兆所确定的扰动大值区减小初始场误差,上述事件的预报技巧会大幅度提高;最优前期征兆和最快增长初始误差的空间相似性使得在同一敏感区域增加额外观测,不仅有助于捕捉上述异常事件的前期信号,还可以有效减小初始误差,从而提高对该事件的预报技巧。阻塞事件爆发的最优前期征兆和最快增长初始误差的空间相似性和局地性特征在其目标观测研究中的应用,应该是深入研究的课题。

条件非线性最优扰动方法在台风“风神”和“凤凰”相互作用过程中的应用研究

利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法,对2002年发生在西太平洋上的台风"风神"和"凤凰"之间的相互作用进行研究。CNOP方法可揭示出"风神"对"凤凰"单向引导作用的过程,表现为若将"凤凰"所在区域作为验证区域,用CNOP方法识别的敏感区主要位于"风神"所在区域,呈现出环绕"风神"的半环状结构;若将"风神"所在区域作为验证区域,则CNOP方法所识别的敏感区主要位于"风神"与副高交界的地方,远离"凤凰"所在的区域,可见,"风神"主要受副高的影响。敏感性试验表明,CNOP所识别的敏感区内误差的发展要大于台风中心周围区域内初始误差的发展,且在全场误差的发展中占有较大的比重,说明CNOP所识别的敏感区对验证区域的预报有较大的影响。

TCSC非线性最优预测控制器的设计

基于非线性最优预测控制(NOPC)理论,设计了一种具有闭合的解析控制律的可控串联补偿电容器(TCSC)的控制器。该控制器不要求进行在线优化计算,从而避免了大量的计算负担,且其可调参数只有二个(滚动预测时间T及控制阶r),因而它完全满足实时控制的要求,且便于工程实现及调试。仿真结果表明,该控制器在提高系统的稳定性、阻尼系统振荡方面有明显的改善。

基于罗德里格参数的线性最优估计自对准

针对车载捷联惯导系统怠速条件下的初始对准问题,提出了一种基于罗德里格参数的线性最优估计自对准算法。利用姿态阵分解和凯莱变换,将任意姿态下的无初值初始对准问题简化为罗德里格参数的无约束线性最优估计问题。讨论了算法的有效性,推导了算法的对准误差公式,并设计了一种简洁的工程实现方案。利用车载捷联惯导系统进行了四位置对准试验,每个位置对准六次,结果表明,在发动机振动及外界随机扰动下,新算法可以在5 min内完成对准,统计方位均方差(1σ)不超过3′。

模式含有开关时遗传算法求解条件非线性最优扰动的有效性研究

在基于条件非线性最优扰动(CNOP)的台风适应性观测研究中,针对预报模式的湿物理参数化产生的"on-off"开关导致传统伴随方法不能为最优化过程提供正确梯度这一现象,将模式含有"on-off"开关时求解CNOP的问题视为非光滑最优化问题,引入遗传算法,在给出详细的算法流程后,以一个在强迫项中含"on-off"开关的理想模式,分析了"on-off"开关对求解CNOP的影响,三个数值试验检验了模式含有"on-off"开关时遗传算法求解CNOP的有效性,并分析了不同初始种群对最优化结果的影响。结果显示,所采用的含有"on-off"开关的理想模式下,遗传算法能有效求解CNOP,最后对遗传算法求解CNOP的优缺点进行了详细讨论。

具有数据包丢失的离散随机不确定系统的线性最优满阶估值器

研究了具有数据包丢失和随机不确定性离散随机线性系统的状态估计问题.其中数据包丢失是随机的,且满足Bernoulli分布,系统矩阵中的随机不确定性由一个白色乘性噪声来描述.首先,通过配方方法,提出了最小均方意义下的无偏最优线性递推满阶滤波器.所提出的滤波器用到了当前时刻和最近时刻接收到的观测来保证线性最优性.与多项式滤波和增广滤波器相比,本文的滤波器具有较小的计算负担.然后,基于所获得的线性滤波器推导了线性最优预报器和平滑器.进一步研究了线性最优估值器的渐近稳定性,给出了稳态特性存在的一个充分条件.最后,通过两个仿真例子验证了所提估计算法的优越性.

三相PWM整流器的滑模和非线性最优预测控制

结合滑模变结构控制和非线性最优预测控制的优点,提出了一种新型电压电流双环控制方法,该方法电压环采用滑模变结构控制,充分利用滑模变结构控制的鲁棒性强、对负载的扰动具有很好的适应性的优点,生成指令电流;电流环采用非线性最优预测控制,该方法可以在一个到几个周期内消除跟踪误差,具有响应速度快、跟踪精度高等优点,非常适合数字控制系统。仿真和实验的结果证明了所提方法的有效性和优越性。

基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划研究

针对新型升力式再入飞行器再入轨迹终端需满足多约束条件的情况,研究了一种基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划方法。根据升力式再入特性和任务需要,将飞行器再入轨迹划分为初始下降段、准平衡滑翔段和终端匹配段,其中初始下降段和准平衡滑翔段采用单参数迭代搜索法快速生成轨迹,终端匹配段则基于一种全局插值多项式来离散化控制变量,并采用复形调优法对这一参数化最优问题进行非线性优化求解。仿真结果表明,轨迹快速规划方法可以在半分钟内生成一条满足多终端约束的再入轨迹,并具有较高的精度。该方法对于未来新型升力式再入飞行器具有很好的工程应用前景。

增强系统阻尼并保持电压精度的静止无功补偿器非线性最优预测控制

以增加系统阻尼和维待电压水平为目的,基于非线性最优预测控制理论,设计出具有闭合形式解析控制律的SVC控制器.该控制器避免了非线性预测控制在线优化计算带来的大量计算负担,从而可满足实时控制的要求,且设计参数只有滚动预测时间及控制阶,因而便于工程实现及调试.仿真的结果表明,该控制器可有效地阻尼系统的振荡并能维持SVC接入点的电压水平.

条件非线性最优扰动在长江中下游地区冬季暴雨中的应用研究

为了提高长江中下游地区高影响天气的数值预报,利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法,对一次长江中下游地区冬季降水个例(高影响天气事件)进行目标观测研究,并通过观测系统模拟试验(OSSE)检验了该方法确定敏感区的有效性和可行性。试验结果表明,CNOP方法可有效识别对应于高影响天气事件的敏感区。通过对敏感区进行初始场修正后,可明显改善验证区内24 h累积降水预报误差和总能量预报误差。进一步分析发现,通过改善敏感区内的初始场信息(如水汽通量场和低层冷空气活动等),使得数值模式不仅能更真实刻画该天气系统的初始结构,还能更好模拟出该天气系统随时间的演变特征,因而减少了验证区内对该天气系统的预报误差。这一结果表明可以把CNOP方法应用于长江中下游地区高影响天气事件的目标观测研究或实践中。